交叉学科
背景多样，机会均等，算法关键也不过是小小一隅 
你的心在何方 你的相在何处
2015-06-08
开篇–心法篇
大纲
- 数据
- 分析
- 方法
数据越来越多，信息越来越深。
经验pk数据，分析无处不在，合理的值得存在。
没有最好的方法，只有最适合的方法。
数据 分析方法
- 数据量级
- 抽样分析
- 认识数据 大数据的九点思考,刘德寰
pkg=c('rmarkdown', 'knitr', 'MSG', 'plotrix', 'parallel', 'RMySQL' );
install.packages(pkg)
数据 分析方法
- 数据量级
天气、地震、量子物理、基因等，都是大数据；
任何一个网站的数据都是人们互联网行为数据的很小的一个子集；
人们面对的是信息过载，有效信息筛选的问题；
bdata
数据 分析方法
- 抽样分析
数据量的大幅增加会造成结果的不准确，来源不同的信息混杂会加大数据的混乱程度；
抽样是简化问题，发现规律的有效方法之一； - 美国大选
永久的课题，始于1936，盖洛普5万随机抽样vs《文学摘要》250万问卷，罗斯福vs蓝顿.(都是样本)
2012,538模型,Nate Silver.
数据 分析方法
- 认识数据
** 数据是不是客观的
** 规律多样都靠谱么
** 认识是主观的
** 面对数据：从认识自己开始
数据分析 方法
数据只有经过合理的分析，使用合适的方法，才可能得到较为符合实际的结论。
然而，事实是，对于无处不在的数据，只要用上一种方法，就能得到一个结论。
下面介绍几个分析角度，描述几个从客观数据到主观推断的风险。
- 换个视角（圈圈图）
- 相关性假象
- 一步到位的分析
- 辛普森悖论
数据分析 方法
- 噪音大过信息，一团糟的数据中规律在哪儿
par(mfrow = c(1, 2), ann = FALSE) plot(BinormCircle)
数据分析 方法
- 噪音大过信息，一团糟的数据中规律在哪儿
par(mfrow = c(1, 2), ann = FALSE) plot(BinormCircle) smoothScatter(BinormCircle)
数据分析 方法
一个简单的方法，改变下观察视角：点的大小+放大
par(mfrow = c(1, 1)) plot(BinormCircle,pch=19,cex=0.01)
数据分析 方法
- 普遍的"相关性"
plot(身高~体重,d2)
数据分析 方法
- 普遍的"相关性"
plot(身高~体重,d2);text(d2[,2],d2[,3],d2[,1]);
数据分析 方法
- 普遍的"相关性"
# 上证综指
getSymbols("^SSEC");SSEC=data.frame(SSEC)
## [1] "SSEC"
SSEC$t=rownames(SSEC);tail(SSEC)
## SSEC.Open SSEC.High SSEC.Low SSEC.Close SSEC.Volume ## 2017-06-07 3101.761 3140.774 3098.951 3140.325 173200 ## 2017-06-08 3136.471 3153.264 3132.828 3150.334 152300 ## 2017-06-09 3147.453 3165.920 3146.108 3158.400 160100 ## 2017-06-12 3149.527 3164.950 3135.314 3139.877 146700 ## 2017-06-13 3134.009 3155.990 3131.043 3153.743 128300 ## 2017-06-14 3146.748 3149.173 3125.355 3130.674 138300 ## SSEC.Adjusted t ## 2017-06-07 3140.325 2017-06-07 ## 2017-06-08 3150.334 2017-06-08 ## 2017-06-09 3158.400 2017-06-09 ## 2017-06-12 3139.877 2017-06-12 ## 2017-06-13 3153.743 2017-06-13 ## 2017-06-14 3130.674 2017-06-14
数据分析 方法
- 普遍的"相关性"–身高体重与股价
n=nrow(SSEC);x=1:n;y1=SSEC$SSEC.Volum;y2=SSEC$SSEC.Close;
twoord.plot(x,y1,x,y2,xlim=c(0,n),lylim=c(0,300000),rylim=c(2000,6000), lcol=4,rcol=2,xlab="name",ylab="volume",rylab="close",type=c("bar","b"),xticklab=SSEC$t,halfwidth=0.2)
plot(身高~体重,d2,axes=F,col="blue",pch=19,type='b',cex=2,xlab='',ylab='')
数据分析 方法
- 一步到位的分析（很相关）
plot(x, y) abline(lm(y ~ x), col = "red")
数据分析 方法
- 一步到位的分析（逆袭–控制变量）
plot(x, y, pch = z, col = rainbow(5)[z + 1]) for (i in z) abline(lm(y ~ x, subset = z == i), col = "darkgray")
数据分析 方法
+——-+——+——+
| 统计 | 有效| 无效 |
+——-+——+——+
| 新药 | 80 | 120 |
+——-+——+——+
| 安慰剂| 100 | 100 |
+——-+——+——+
RD = 80/200-100/200= -0.1
| 性别 | 男性 | 女性 | | ---- | -- | -- | -- | -- | | |有效|无效|有效|无效| | ---- | -- | -- | -- | -- | | 新药 | 35 |15 |45 |105 | RD男 = 35/50-90/150= 0.1 |安慰剂| 90 |60 |10 |40 | RD女 = 45/150-10/50= 0.1
- 辛普森悖论
数据分析 方法
- 辛普森悖论2
数据分析方法
- 分析与观察
- 统计建模
- 数据挖掘
- 分析工具
方法–1.分析与观察
最常用的图形
par(mfrow = c(1, 3)); hist(rnorm(100),col='blue');plot(rnorm(20),col='red'); plot(seq(1,10)+runif(10,min=0,max=15),type='b',col='green')
方法–1.分析与观察
方法–1.分析与观察
复杂的图形
方法–1.分析与观察
复杂的图形-艺术与设计,京东数据汇 
方法–2.统计建模
- 抽样
- 假设
- 估计
- 理论
方法–3.数据挖掘
- 输入
- 算法
- 输出
- 评估
- 工程
方法–4.分析工具
Gartner：Magic Quadrant for… by gartner Analytics
方法–4.分析工具
Gartner：Magic Quadrant for… by gartner BI
方法–4.分析工具
excel,
SPSS,
SAS,
matlab,
R,
weka,
python,
sql,hadoop,storm,spark,
… …
方法–附：一份报告的前世今生
- 分析报告套路
方法–附：garbage的来龙去脉
- Garbage in, garbage out (GIGO)
数据>分析>方法–小结
- 兴趣+观察+分析
- 统计建模
- 数据挖掘
- 代码流
工具流
因地制宜，发挥所长。浩瀚如海的算法
数据>分析>方法–小结
- 浩瀚如海的算法
- spark风潮
数据>分析>方法–思考作业
lazhuai
结语–心法篇
- 谁的心与相
心之所属
相之所至
无相无我
无我无相
参考
[1]:谢益辉,2010,"统计图形和模拟视角下的模型理论解析".
[2]:达莱尔,廖颖林译,2002,《统计陷阱》.
[3]:耿直,2009,"如何从生命科学研究数据中挖掘因果关系和评价因果作用？"
[4]:刘德寰,李雪莲,2013,"大数据的风险和现存问题"
[5]:吴恩达,Spark Summit 2016,"AI超能力"
[6]:Kumar Ashish,2016,"Deeplearning&XgBoost:Winning it hands down", http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/deep-learning-xgboost-winning-it-hands-down
[7]:Manuel Fernández-Delgado,Eva Cernadas,etc,2014,"Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?",http://jmlr.org/papers/v15/delgado14a.html